Cải tiến hệ thống định vị quán tính nhằm nâng cao trình độ chính xác ước lượng thông số bước đi trong chăm sóc sức khỏe

Cải tiến hệ thống định vị quán tính nhằm nâng cao trình độ chính xác ước lượng thông số bước đi trong chăm sóc sức khỏeCải tiến hệ thống định vị quán tính nhằm nâng cao trình độ chính xác ước lượng thông số bước đi trong chăm sóc sức khỏeCải tiến hệ thống định vị quán tính nhằm nâng cao trình độ chính xác ước lượng thông số bước đi trong chăm sóc sức khỏeCải tiến hệ thống định vị quán tính nhằm nâng cao trình độ chính xác ước lượng thông số bước đi trong chăm sóc sức khỏe

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

PHẠM DUY DƯỞNG

CẢI TIẾN HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ QUÁN TÍNH

NHẰM NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC ƯỚC LƯỢNG THÔNG SỐ

BƯỚC ĐI TRONG CHĂM SÓC SỨC KHỎE

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

Đà Nẵng, 2021

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

PHẠM DUY DƯỞNG

CẢI TIẾN HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ QUÁN TÍNH

NHẰM NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC ƯỚC LƯỢNG THÔNG SỐ

BƯỚC ĐI TRONG CHĂM SÓC SỨC KHỎE

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

Người hướng dẫn khoá học:

Hướng dẫn 1: PGS.TS Đoàn Quang Vinh Hướng dẫn 2: TS Nguyễn Anh Duy

Đà Nẵng, 2021

Tác giả luận án

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi Các kết quả làkhoa học, trung thực và chưa từng công bố trước đây

Luận án được thực hiện dưới sự giúp đỡ của hai hướng dẫn khoa học vàđược sự tạo điều kiện thuận lợi của Khoa Điện, Trường ĐH Bách Khoa – ĐHĐN vàKhoa Điện, Trường Đại học Ulsan, Hàn Quốc

Trang 1

MỤC LỤC

MỤC LỤC 1

DANH MỤC HÌNH VẼ 4

DANH MỤC BẢNG BIỂU 6

CHỮ VIẾT TẮT 7

MỞ ĐẦU 8

1 Lý do chọn đề tài 8

2 Mục tiêu nghiên cứu 11

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 11

4 Phương pháp nghiên cứu 11

5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn 12

6 Những đóng góp mới của luận án 13

7 Bố cục chung của luận án 14

CHƯƠNG 1 NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN VIỆC ƯỚC LƯỢNG THÔNG SỐ BƯỚC ĐI TRONG CHĂM SÓC SỨC KHOẺ 16

1.1 Một số khái niệm về thông số bước đi 16

1.2Tầm quan trọng và ứng dụng của thông số bước đi 18

1.3Tiềm năng ứng dụng cảm biến IMU trong y tế 23

1.3.1 Giới thiệu 23

1.3.2 Ưu thế của IMU trong y tế 25

1.4Tổng quan tình hình nghiên cứu việc ứng dụng cảm biến IMU trong ước lượng thông số bước đi 26

1.4.1 Mô hình trừu tượng 27

1.4.2 Mô hình dáng đi 28

1.4.3 Tích phân trực tiếp 30

1.4.4 Tổng quan tình hình nghiên cứu ước lượng thông số bước đi sử dụng IMU đặt trên bàn chân 33

1.4.5 Tổng quan tình hình nghiên cứu ước lượng thông số bước đi sử dụng IMU đặt trên khung tập đi 35

1.4.6 Tổng quan tình hình nghiên cứu trong nước 37

1.5Kết luận chương 38

CHƯƠNG 2 NGHIÊN CỨU TRIỂN KHAI THUẬT TOÁN HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ QUÁN TÍNH 39

2.1Cảm biến quán tính 39

2.1.1 Giới thiệu cảm biến 39

2.1.2 Cảm biến IMU 39

2.1.3 Cảm biến gia tốc 41

2.1.4 Cảm biến vận tốc góc 42

2.1.5 Cảm biến IMU MTi-1 và MTi-100 của hãng Xsens 44

2.2Triển khai hệ thống định vị quán tính 47

2.2.1 Hệ thống định vị INS 47

2.2.2 Triển khai thuật toán của hệ thống SINS 48

2.3Triển khai bộ lọc Kalman kiểu MEKF cho hệ SINS 55

Trang 2

2.4Kết luận chương 62

CHƯƠNG 3 NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ QUÁN TÍNH ĐẶT TRÊN BÀN CHÂN 63

3.1Giới thiệu chương 63

3.2Đề xuất hệ thống INS đặt trên bàn chân 64

3.3Xây dựng mô hình bộ lọc MEKF cho hệ thống 66

3.4Xây dựng các phương trình cập nhật cho bộ lọc Kalman 69

3.4.1 Cập nhật vận tốc ZUPT 69

3.4.2 Xây dựng phương trình cập nhật sử dụng cảm biến khoảng cách 70

3.5Thực thi bộ lọc Kalman cho hệ thống 73

3.6Trích xuất thông số bước đi từ quỹ đạo bàn chân 74

3.7Thí nghiệm kiểm chứng hệ thống và phân tích kết quả 75

3.7.1 Thí nghiệm với hệ thống OptiTrack 77

3.7.2 Thí nghiệm đi dọc hành lang 30 m 85

3.8Đánh giá hiệu quả hệ thống đề xuất 87

3.9Kết luận chương 88

CHƯƠNG 4 NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ QUÁN TÍNH ĐẶT TRÊN KHUNG TẬP ĐI 89

4.1Giới thiệu chương 89

4.2Đề xuất hệ thống INS đặt trên khung tập đi 90

4.2.1 Giới thiệu về hệ thống 90

4.2.2 Kết nối phần cứng và đồng bộ dữ liệu 91

4.2.3 Thuật toán ước lượng mối quan hệ giữa hệ toạ độ ICS và BCS 93

4.3Thuật toán phát hiện và phân loại chuyển động của khung tập đi 95

4.3.1 Định nghĩa chuyển động của khung tập đi 95

4.3.2 Thuật toán phát hiện chuyển động của khung tập đi 97

4.3.3 Thuật toán phân loại chuyển động của khung tập đi 99

4.4Ước lượng quỹ đạo chuyển động của khung tập đi 100

4.4.1 Xây dựng phương trình cập nhật quaternion dựa vào phương đứng của khung tập đi 102

4.4.2 Xây dựng phương trình cập nhật quaternion sử dụng góc quay quanh trục đứng 103

4.4.3 Xây dựng phương trình cập nhật vị trí sử dụng thông tin từ encoder 106

4.4.4 Kết hợp quỹ đạo ước lượng bởi IMU và quỹ đạo ước lượng bởi

encoder 107 4.5Trích xuất thông số bước đi 108

4.6Thí nghiệm đánh giá hoạt động của thuật toán 111

4.6.1 Hệ thống thí nghiệm 111

4.6.2 Mô tả các thí nghiệm 113

4.6.3 Đánh giá thuật toán kết hợp chuyển động do IMU và encoder ước lượng 114 4.6.4 Đánh giá thuật toán sử dụng thông tin encoder để cập nhật cho bộ lọc Kalman 117

Trang 3

4.6.5 Phân tích đánh giá sự ảnh hưởng của các phương trình cập nhật sử dụng

thông tin từ encoder 119

4.6.6 Đánh giá độ chính xác sử dụng hệ thống Optitrack 122

4.6.7 Đánh giá vai trò của bộ lọc Kalman trong INS 125

4.6.8 Đánh giá độ chính xác trong chuyển động có đổi hướng 126

4.6.9 Thực nghiệm với bệnh nhân 127

4.7Đánh giá hiệu quả hệ thống đề xuất 130

4.8Kết luận chương 131

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 133

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ 135

TÀI LIỆU THAM KHẢO 136

PHỤ LỤC 143

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 1.1 Chu kỳ bước chân 17

Hình 1.2 a) Dáng đi bình thường b) Dáng đi co cứng c) Dáng đi thất điều tiểu não d) Dáng đi Parkinson e) Dáng đi hướng trước 18

Hình 1.3 Các thông số bước đi 20

Hình 1.4 Tốc độ bước đi liên quan đến sự phụ thuộc, nhập viện, nhu cầu phục hồi chức năng, thời điểm xuất viện và tiến trình phục hồi 22

Hình 2.1 Cấu tạo của một IMU 6DOF 40

Hình 2.2 IMU cổ điển được gắn trên tên lửa IRBM S3 41

Hình 2.3 Sơ đồ khối của một hệ lò xo – gia trọng 41

Hình 2.4 Con quay hồi chuyển: a) Cấu tạo, b)Nguyên lý 42

Hình 2.5 Lực Coriolis 44

Hình 2.6 Cấu tạo cảm biến vận tốc góc 44

Hình 2.7 Sơ đồ khối chức năng của cảm biến MTi-1 45

Hình 2.8 Bảng mạch sử dụng cảm biến MTi-1 46

Hình 2.9 Cảm biến IMU dòng MTi-100 46

Hình 2.10 Nguyên lý của hệ SINS 49

Hình 2.11 Hoạt động của bộ lọc Kalman 61

Hình 2.12 Thuật toán của hệ thống INS sử dụng bộ lọc Kalman MEKF 61

Hình 3.1 Tổng quan về INS đặt trên bàn chân 65

Hình 3.2 Lưu đồ thuật toán thực thi bộ lọc Kalman cho hệ thống INS trên bàn chân .74

Hình 3.3 Hệ thống INS đăt trên bàn chân sử dụng cho thí nghiệm 76

Hình 3.4 Hệ thống OptiTrack được dùng trong thí nghiệm và minh hoạ việc sử dụng hệ thống ghi lại chuyển động 77

Hình 3.5 Tín hiệu IMU và việc phát hiện ZVI 78

Hình 3.6 Phát hiện ZVI của chuyển động từ các ZVI của cảm biến gia tốc và vận tốc góc 79

Hình 3.7 Vị trí bàn chân không sử dụng bộ lọc Kalman 80

Hình 3.8 Vị trí bàn chân sử dụng bộ lọc MEKF cập nhật ZUPT 82

Hình 3.9 Vị trí bàn chân sử dụng bộ lọc MEKF cập nhật ZUPT và độ cao tại ZVI 83 Hình 3.10 Ước lượng vị trí bàn chân sử dụng thuật toán đề xuất 84

Hình 3.11 Ước lượng hướng bàn chân 85

Hình 3.12 Ước lượng vị trí theo phương đứng của bàn chân 85

Hình 4.1 Tổng quan hệ thống khung tập đi đề xuất 90

Hình 4.2 Các hệ trục tọa độ sử dụng 91

Hình 4.3 Định nghĩa các chuyển động của người dùng khi sử dụng khung tập đi 96

Hình 4.4 Thuật toán phân loại chuyển động 99

Hình 4.5 Lưu đồ thuật toán thực thi bộ lọc Kalman cho INS trên khung tập đi 101

Hình 4.6 Chuyển động quay của khung tập đi 103

Hình 4.7 Hệ trục toạ độ BCSN dùng trong xác định bước đi 108

Hình 4.8 Chuyển động có chu kỳ của bánh xe trong quá trình đẩy đi liên tục 109

Hình 4.9 Thông số bước đi trong quá trình đẩy khung tập đi 20 m 111

Hình 4.10 Độ cao và tư thế của khung tập đi trong quá trình sử dụng 111

Hình 4.11 Hệ thống khung tập đi được chế tạo 112

Hình 4.12 Hệ thống khung tập đi được cải tiến 112

Hình 4.13 Kết quả việc phát hiện và phân loại chuyển động 114

Hình 4.14 Quỹ đạo chuyển động của khung tập đi với hệ thống Optitrack 122

Hình 4.15 Quỹ đạo 3D chuyển động của khung tập đi được ước lượng 123

Hình 4.16 Phát hiện thời điểm bước chân sử dụng OptiTrack 124

Hình 4.17 Quỹ đạo chuyển động của khung tập đi được ước lượng khi không sử dụng bộ lọc Kalman 125

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1 Ứng dụng thông số bước đi 19

Bảng 1.2 Tốc độ bước đi (m/s) theo giới tính và độ tuổi 23

Bảng 1.3 Ứng dụng IMU trong y tế 24

Bảng 1.4 Tiềm năng ứng dụng của cảm biến trong y tế 26

Bảng 2.1 Thông số cảm biến vận tốc góc của MTi-1 và MTi-100 45

Bảng 2.2 Thông số cảm biến gia tốc của MTi-1 và MTi-100 46

Bảng 3.1 Giá trị khởi tạo ban đầu và ước lượng thông số của cảm biến khoảng cách tại 2 vị trí 76

Bảng 3.2 Sai số vị trí khi sử dụng các loại cập nhật 81

Bảng 3.3 Thông số bước đi ước lượng trong thí nghiệm đi 3 bước 83

Bảng 3.4 Thông tin người dùng tham gia vào các thí nghiệm 86

Bảng 3.5 Ước lượng thông số bước đi và sai lệch trên quãng đường 30 m 86

Bảng 4.1 Đấu nối cảm biến với arduino 92

Bảng 4.2 Khung dữ liệu đóng gói 92

Bảng 4.3 Kết quả thông số bước đi một người dùng khung tập đi đi thẳng 20 m 110

Bảng 4.4 Kết quả 5 người dùng khung tập đi đi thẳng 20 m 115

Bảng 4.5 Độ chính xác việc ước lượng khoảng cách di chuyển với chuyển động đẩy đi liên tục 117

Bảng 4.6 Độ chính xác việc ước lượng khoảng cách di chuyển với chuyển động đẩy đi từng bước 117

Bảng 4.7 Độ chính xác việc ước lượng khoảng cách di chuyển với chuyển động nhấc 2 chân sau khung tập đi 118

Bảng 4.8 Độ chính xác việc ước lượng khoảng cách di chuyển với chuyển động nhấc hoàn toàn khung tập đi 118

Bảng 4.9 Sai số ước lượng (m) cho 20 m đẩy đi liên tục 119

Bảng 4.10 Sai số ước lượng (m) cho 20 m đẩy đi từng bước 120

Bảng 4.11 Sai số ước lượng (m) cho 20 m nhấc hoàn toàn 120

Bảng 4.12 Sai số ước lượng (m) cho 20 m nhấc 2 chân sau 121

Bảng 4.13 Sai số ước lượng cho khoảng 2 m di chuyển 123

Bảng 4.14 Khoảng cách ước lượng (m) sử dụng khung tập đi đi dọc và ngược lại hành lang 20 m 126

Bảng 4.15 Khoảng cách ước lượng (m) sử dụng khung tập đi đi theo hình chữ nhật 5x7 m 2 vòng 127

Bảng 4.16 Thông tin bệnh nhân tham gia thí nghiệm 127

Bảng 4.17 Thông số bước đi của bệnh nhân 128

CHỮ VIẾT TẮT

10MWT 10 Meter Walk Test Bài kiểm tra đi bộ 10 m

25FWT 25-Foot Walk Test Bài kiểm tra đi bộ 25 feet

4MWT 4 Meter Walk Test Bài kiểm tra đi bộ 4 m

BCS Body Coordinate System Hệ toạ độ vật thể

DCM Direction Cosine Matrix Ma trận Cosin hướng

DOF Degrees of Freedom Bậc tự do

EKF Extended Kalman Filter Bộ lọc Kalman mở rộng

GPS Global Positioning System Định vị toàn cầu

ICS Inertial Coordinate System Hệ toạ độ IMU

IMU Inertial Measurement Unit Cảm biến quán tính

INA Inertial Navigation Algorithm Thuật toán định vị quán tính

INS Inertial Navigation System Hệ thống định vị quán tính

MEKF Multiplicative Extended Kalman Filter Bộ lọc Kalman mở rộng kiểu nhânMEMS Micro-Electromechanical Systems Hệ thống vị cơ - điện tử

PINS Platform Inertial Navigation System Hệ thống định vị quán tính có đếRMSE Root Mean Square Error Căn trung bình bình phương sai sốSINS Strapdown Inertial Navigation System Hệ thống định vị quán tính không đếSTD Standard Dviation Độ lệch chuẩn

TGU The Timed Up and Go Test Bài kiểm tra thời gian đứng dậy và điWCS World Coordinate System Hệ toạ độ toàn cục

ZUPT Zero Velocity Update Cập nhật tại các ZVI

ZVI Zero Velocity Interval Điểm có vận tốc bằng không

1 Lý do chọn đề tài

MỞ ĐẦU

Cách mạng công nghiệp lần thứ 4 đã và đang tác động ngày càng mạnh mẽ tớitất cả các lĩnh vực từ kinh tế, văn hóa, xã hội đến chính trị, quốc phòng, an ninh vàmôi trường Rất nhiều chủ trương, chính sách, chiến lược của Đảng, Nhà nước đãban hành nhằm tiếp cận và chủ động tham gia cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ

4 [1]

Bộ Y tế cũng đã ban hành nhiều văn bản quy phạm pháp luật và các văn bảnchỉ đạo làm cơ sở cho chuyển đổi số trong y tế Đặc biệt quyết định số 4888/QĐ-BYT ngày 18/10/2019 của Bộ Y tế đã phê duyệt Đề án ứng dụng và phát triển côngnghệ thông tin y tế thông minh giai đoạn 2019-2025 [2] Trong đó có nêu nhiệm vụ

“Đẩy mạnh nghiên cứu, phát triển, ứng dụng các công nghệ thông minh trong y tế”.Trong xu thế đó, đề tài xây dựng các hệ thống thông minh nhằm ước lượng chuyểnđộng dùng trong chăm sóc sức khoẻ

Chăm sóc sức khỏe là việc chẩn đoán, điều trị và phòng ngừa bệnh tật, thươngtích, và suy yếu về thể chất lẫn tinh thần Trong đó, việc chẩn đoán bệnh tật và đánhgiá tình trạng sức khỏe của bệnh nhân là bước quan trọng đầu tiên Việc này cần cómột quy trình chặt chẽ từ lâm sàng đến cận lâm sàng và đặc biệt là các chỉ số dữliệu từ xét nghiệm, chẩn đoán hình ảnh, các thông số đánh giá từ các nghiệm pháp

hỗ trợ góp phần quan trọng trong việc đưa ra các chẩn đoán chính xác hơn Đối vớilĩnh vực phục hồi chức năng vận động cho bệnh nhân thì việc ước lượng các thông

số bước đi là rất quan trọng trong quá trình phục hồi chức năng cũng như chăm sócsức khỏe [3]–[5]

Thông số bước đi của con người phụ thuộc vào sự tác động lẫn nhau phứctạp của các bộ phận chính của hệ thần kinh, cơ xương và tim mạch [6] Nên khi có

sự tổn thương ở các hệ cơ quan này thì thông số bước đi cũng thay đổi theo Do vậy,việc đo thông số bước đi sẽ hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán sớm và theo dõi diễn biến củamột số bệnh liên quan đến hệ thần kinh (như bệnh đa xơ cứng, bệnh Parkinson), cơxương, tim mạch, di chứng đột quỵ và lão hoá từ đó giúp đưa ra phác đồ điều trị tốt

nhất [7], [8] Ngoài ra, thông số bước đi được dùng để đánh giá tình trạng sức khoẻ

và đưa ra

các lời khuyên cho bệnh nhân, gia đình về các vấn đề liên quan đến sự hỗ trợ, nhậpviện, nhu cầu phục hồi chức năng, thời điểm xuất viện và tiến trình phục hồi [9];theo dõi tiến trình hồi phục chức năng đưa ra lộ trình luyện tập, rút ngắn thời gianđiều trị và hồi phục chức năng của một số bệnh ảnh hưởng đến thông số bước đithông qua các quy trình lượng giá dáng đi và nghiệm pháp đi bộ 10 mét, đi bộ 6phút được quy định trong các hướng dẫn của bộ Y tế trong các quyết định số5737/QĐ-BYT ngày 22/12/2017 [10] và số 5623/QĐ-BYT ngày 21/9/2018 [11].

Những thông số bước đi được ứng dụng nhiều trong y tế như tốc độ bước, độdài bước chân, độ dài sải chân, góc bước, thời gian bước, độ rộng bước,…[12].Trong đó, tốc độ bước đi là dấu hiệu rất quan trọng và là một thước đo nhanh, đơngiản và đáng tin cậy cho các tiêu chí đánh giá sức khỏe [3], [4] Tốc độ bước điđược xem là dấu hiệu quan trọng thứ 6 bên cạnh huyết áp, mạch, hô hấp, nhiệt độ vàcác cơn đau [13]

Hiện nay, trên thế giới có các hệ thống ước lượng thông số bước đi nhưOptoGait [14], hệ thống Strideway của Tekscan [15], Robot hồi phục chức năngYeecon [16], hệ thống camera phân tích dáng đi A7 của Yeecon [17] Trong đó, hệthống robot hồi phục chức năng Yeecon có giá đến 200.000 $, hệ thống cameraphân tích dáng đi Yeecon có giá 25.000 đến 50.000$

Những hệ thống đắt tiền và bị giới hạn phạm vi làm việc này rất khó ứngdụng rộng rãi tại Việt Nam nên các bác sĩ hoặc kỹ thuật viên chủ yếu khám lâmsàng với sự hỗ trợ của các nghiệm pháp đi bộ 10 mét, nghiệm pháp đi bộ 6 phút,nghiệm pháp đo thời gian đứng dậy và đi TUG [18], đi bộ 4 𝑚 4MWT [19],

… Hạn chế của việc này là dễ nhầm lẫn do sự chủ quan, ít thông tin và các yếu tốliên quan đến độ chính xác kém, độ phân giải kém [8]

Cùng với sự phát triển của công nghệ, các cảm biến IMU ngày càng có kíchthước nhỏ gọn giá thành rẻ và có thể được ứng dụng vào việc xây dựng các hệthống ước lượng thông số bước đi Trong đề tài xây dựng những hệ thống ước lượngthông số bước đi có giá thành rẻ, linh hoạt và không bị giới hạn phạm vi làm việc sửdụng cảm biến IMU

Cấu tạo của một cảm biến IMU gồm một cảm biến gia tốc 3D (dùng để đogiá trị gia tốc theo 3 trục) và một cảm biến vận tốc góc 3D (dùng để đo giá trị vậntốc góc quay theo 3 trục) Cảm biến IMU được gắn lên vật thể chuyển động để ướclượng hướng, vận tốc và vị trí của chuyển động thông qua thuật toán định vị quántính INA Trong đó, hướng chuyển động trong hệ toạ độ tham chiếu bên ngoài WCSđược xác định bằng cách tích phân tín hiệu vận tốc góc; vận tốc chuyển động đượcxác định bằng cách tích phân của gia tốc sau khi đã loại bỏ gia tốc trọng trường sửdụng hướng chuyển động trong khi vị trí chuyển động được xác định bằng tích phânvận tốc chuyển động Như vậy, khi các cảm biến IMU được gắn lên các bộ phận của

cơ thể người dùng ở vị trí thích hợp (ví dụ như bàn chân) thì các thông số bước đicủa người dùng có thể được trích xuất từ hướng, vận tốc và vị trí theo thời gian củacảm biến IMU trong quá trình chuyển động

Nhược điểm của hệ thống INS là chỉ đạt được độ chính xác trong thời gianngắn do sai số gây ra bởi thành phần nhiễu của cảm biến bị tích luỹ theo thời giankhi sử dụng nguyên lý tích phân [20] Nhược điểm này càng thể hiện rõ đối với cáccảm biến IMU dùng trong dân dụng có độ chính xác thấp Do vậy, cần nghiên cứucải tiến hệ thống INS nhằm nâng cao độ chính xác của việc ước lượng chuyển động

sử dụng cảm biến IMU Một hệ thống sử dụng thuật toán INA cho cảm biến IMU đểước lượng hướng, vận tốc và vị trí của một vật thể chuyển động gọi là hệ thống INS

Được sự tạo điều kiện và giúp đỡ của Khoa Điện, Trường Đại học Báchkhoa– Đại học Đà Nẵng, Khoa Điện – Đại học Ulsan (Hàn Quốc) và các giảng viên

hướng dẫn khoa học, tác giả thực hiện nội dung luận án có tên: “Cải tiến hệ thống định vị quán tính nhằm nâng cao độ chính xác ước lượng thông số bước đi trong chăm sóc sức khỏe” Trong đó, sẽ đề xuất các hệ thống định vị quán tính INS để

ước lượng thông số bước đi trong trường hợp cảm biến IMU đặt trên bàn chân chongười dùng có khả năng đi lại bình thường và cảm biến IMU đặt trên khung tập đicho người dùng cần hỗ trợ đi lại, đặc biệt là các đối tượng tập vận động phục hồichức năng

Trong các hệ thống INS này, một bộ lọc Kalman được sử dụng để kết hợpthông tin từ các cảm biến phụ trợ hoặc các đặc trưng chuyển động để cập nhật và

nâng cao độ chính xác của hệ thống INS trên Việc này bao gồm việc xây dựng môhình và xây dựng các phương trình cập nhật cho bộ lọc Kalman.

2 Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu xây dựng một số hệ thống có thể tự động ước lượng thông sốbước đi của người dùng nhằm phục vụ các bài kiểm tra thông số bước đi, tạo kênhthông tin khách quan và chính xác nhằm hỗ trợ bác sĩ trong quá trình chẩn đoánbệnh tật, tình trạng sức khoẻ của người dùng, đưa ra lời khuyên về lộ trình trongđiều trị, theo dõi tiến trình phục hồi chức năng

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: Đối tượng nghiên cứu của luận án là hệ thống ướclượng thông số bước đi sử dụng cảm biến IMU

Phạm vi nghiên cứu: Phạm vi nghiên cứu của luận án là xây dựng phần cứng

và thuật toán để ước lượng thông số bước đi sử dụng cảm biến IMU Trong đó, các

hệ số kinh nghiệm đưa vào luận án và thực nghiệm minh chứng kết quả sử dụngcảm biến IMU loại MTi-100 và MTi-1 của hãng Xsens Việc ước lượng chuyểnđộng trong chăm sóc sức khoẻ là vấn đề rất rộng, nên giới hạn phạm vi nghiên cứu

là ước lượng thông số bước đi phục vụ cho vấn đề chẩn đoán tình trạng sức khoẻ

Cụ thể, dừng lại ở việc ước lượng một số thông số bước đi gồm tốc độ bước, độ dàibước/sải chân, thời gian bước, tần số bước cho trường hợp cảm biến IMU đặt trênbàn chân của người dùng có khả năng tự đi lại và trường hợp cảm biến IMU đặt trênkhung tập đi cho người dùng cần hỗ trợ đi lại; luận án không đi sâu vào phân tíchđánh giá tình trạng sức khoẻ của người dùng Do mục đích hướng đến là các bàikiểm tra thông số bước đi được tiến hành trong môi trường thuận lợi nên các hệthống được thực hiện trên mặt bằng phẳng nằm ngang, không có vật cản

4 Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu là kết hợp giữa nghiên cứu lý thuyết và thựcnghiệm, nghiên cứu từ tổng quan đến chi tiết, kế thừa các kết quả nghiên cứu đãđược công bố trên thế giới đặc biệt là các công bố của tác giả luận án và cộng sự

5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

Đề xuất và triển khai được một hệ thống mới để ước lượng thông số bước đi

có sử dụng cảm biến quán tính đặt trên bàn chân và đặt trên khung tập đi đảm bảocác tiêu chí về kinh tế, kỹ thuật Trong đó có:

- Đề xuất hệ thống phần cứng gồm cảm biến IMU kết hợp với cảm biếnkhoảng cách luôn hướng xuống mặt đất;

- Xây dựng mô hình bộ lọc cho bộ lọc Kalman có thêm 2 biến trạng thái củacảm biến khoảng cách vào ước lượng;

- Xây dựng các phương trình cập nhật bộ lọc Kalman cho hệ thống sử dụngcác thông tin từ cảm biến khoảng cách;

- Đề xuất hệ thống phần cứng gồm cảm biến IMU đặt trên khung tập đi kếthợp với 2 encoder gắn với 2 bánh;

- Đề xuất phương pháp hiệu chỉnh mối quan hệ giữa cảm biến IMU và khungtập đi;

- Đề xuất phương pháp phát hiện và phân loại chuyển động của khung tập đi;

- Xây dựng các phương trình cập nhật cho bộ lọc Kalman sử dụng thông tin từcác encoder;

- Tiến hành các thực nghiệm để kiểm chứng và phân tích kết quả

Về thực tiễn:

Luận án là công trình khoa học – công nghệ trong việc xây dựng các hệthống ước lượng các thông số bước đi cho người dùng sử dụng bộ lọc Kalman dựatrên hệ thống INS Góp phần nâng cao độ chính xác trong ước lượng chuyển độngtrong một số trường hợp cụ thể, tạo kênh thông tin chính xác, khách quan hỗ trợ chobác sĩ trong việc đánh giá tình trạng sức khoẻ cũng như tiến trình phục hồi chứcnăng thông qua thông số bước đi

Từ kết quả nghiên cứu, thực nghiệm xây dựng INA và bộ lọc Kalman dựatrên INS giúp làm chủ công nghệ định vị quán tính từ đó triển khai INS rộng rãi vàothực tế.

Từ kết quả nghiên cứu của luận án có thể hướng đến chế tạo thiết bị ướclượng các thông số bước đi cho người dùng để sử dụng tại các trung tâm chăm sócsức khỏe, phục hồi chức năng Tạo kênh thông tin chính xác, khách quan hỗ trợ chobác sĩ trong việc đánh giá tình trạng sức khoẻ, tiến trình phục hồi chức năng thôngqua thông số bước đi Những hệ thống này góp phần vào việc:

- Chẩn đoán sớm, theo dõi diễn biến của một số bệnh liên quan đến thông số

bước đi nhằm đưa ra phác đồ điều trị tốt nhất

- Đánh giá tình trạng sức khoẻ của người dùng và đưa ra các lời khuyên về sự

hỗ trợ, vấn đề nhập viện, nhu cầu phục hồi chức năng, thời điểm xuất viện

và tiến trình hồi phục

- Theo dõi tiến trình hồi phục chức năng, đưa ra lộ trình luyện tập nhằm rút

ngắn thời gian điều trị và phục hồi chức năng

Với các hệ thống ước lượng thông số bước đi, người dùng có thể thực hiệnviệc lấy dữ liệu tại nhà và gửi thông tin đến trung tâm chăm sóc sức khoẻ, bệnh viện

để đánh giá Điều này cho phép giảm tải cho bệnh viện và giảm chi phí đi lại, khámchữa bệnh cho bệnh nhân

6 Những đóng góp mới của luận án

Đóng góp mới của luận án là đã đề xuất và triển khai được một hệ thống mới

để ước lượng thông số bước đi có sử dụng cảm biến quán tính đặt trên bàn chân vàkhung tập đi, nâng cao độ chính xác theo hướng đáp ứng yêu cầu của các cơ sở y tếtrong công tác chăm sóc sức khoẻ

Hệ thống này góp phần vào việc:

- Chẩn đoán sớm, theo dõi diễn biến của một số bệnh liên quan đến thông sốbước đi nhằm đưa ra phác đồ điều trị tốt nhất

- Đánh giá tình trạng sức khoẻ của người dùng và đưa ra các lời khuyên về

sự hỗ trợ, vấn đề nhập viện, nhu cầu phục hồi chức năng, thời điểm xuất viện vàtiến trình hồi phục

- Theo dõi tiến trình hồi phục chức năng, đưa ra lộ trình luyện tập nhằm rútngắn thời gian điều trị và phục hồi chức năng

7 Bố cục chung của luận án

Ngoài phần mở đầu, kết luận, danh mục tài liệu tham khảo và mục lục thìluận án được bố cục thành 4 chương Trong đó, đóng góp của luận án được trìnhbày trong Chương 3 và Chương 4

Chương 1 (Nghiên cứu tổng quan việc ước lượng thông số bước đi trong

chăm sóc sức khoẻ), giới thiệu một số khái niệm về thông số bước đi; tầm quan

trọng của thông số bước đi trong đánh giá tình trạng sức khoẻ; một số kỹ thuật ướclượng thông số bước đi truyền thống và nhu cầu phát triển các hệ thống tự động ướclượng thông số bước đi; tiềm năng ứng dụng cảm biến IMU trong y tế cũng nhưtrong các hệ thống tự động ước lượng thông số bước đi này; tổng quan tình hìnhnghiên cứu về việc ứng dụng cảm biến IMU trong phân tích thông số bước đi nóichung và trong hai trường hợp ứng dụng cụ thể trong luận án nói riêng

Chương 2 (Nghiên cứu triển khai thuật toán của hệ thống định vị quán tính),

nghiên cứu tổng quan IMU, một số thông số kỹ thuật của dòng MTi-1 và MTi-100được sử dụng trong luận án; nghiên cứu triển khai thuật toán INA, INS; nghiên cứu,lựa chọn và xây dựng bộ lọc Kalman cho hệ thống INS theo kiểu MEKF

Chương 3 (Nghiên cứu xây dựng hệ thống định vị quán tính đặt trên bàn

chân), đề xuất hệ thống INS đặt trên bàn chân có sử dụng thêm cảm biến khoảng

cách nhằm sử dụng thông tin từ cảm biến khoảng cách để cập nhật cho hệ thốngINS, từ đó nâng cao độ chính xác của việc ước lượng thông số bước đi Trong đó,bao gồm xây dựng mô hình cho bộ lọc Kalman và xây dựng các phương trình cậpnhật Hiệu quả của hệ thống cũng đã kiểm chứng thông qua các thí nghiệm

Chương 4 (Nghiên cứu xây dựng hệ thống định vị quán tính đặt trên khung

tập đi), đề xuất một hệ thống INS đặt trên khung tập đi kết hợp với các encoder ghi

lại chuyển động hai bánh trước của khung tập đi nhằm nâng cao độ chính xác củaviệc ước lượng Việc này bao gồm xây dựng thuật toán hiệu chỉnh mối quan hệ giữacác thành phần trong hệ thống, xây dựng các thuật toán phát hiện và phân loạichuyển động, xây dựng các phương trình cập nhật sử dụng các thông tin từ encoder.Hiệu quả của hệ thống cũng đã kiểm chứng thông qua các thí nghiệm Hệ thốngcũng đã được thực nghiệm tại bệnh viện để bác sĩ đánh giá độ chính xác cũng nhưchẩn đoán, đánh giá tình trạng sức khoẻ và theo dõi tiến trình phục hồi chức năng.

Chương 1 NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN VIỆC ƯỚC LƯỢNG THÔNG SỐ BƯỚC ĐI TRONG CHĂM SÓC SỨC KHOẺ

Trong chương này, phần thứ nhất, trình bày khái niệm và tầm quan trọng củathông số bước đi trong chẩn đoán tình trạng sức khoẻ cũng như phục hồi chức năng

Từ tiềm năng và thế mạnh của cảm biến IMU trong y tế, luận án đề xuất sử dụngcảm biến IMU để xây dựng hệ thống ước lượng thông số bước đi có giá thành rẻnhưng đảm bảo độ chính xác phù hợp với nhu cầu trong nước Phần thứ hai, luận ántrình bày tổng quan tình hình nghiên cứu trên thế giới và trong nước về việc ứngdụng cảm biến IMU trong ước lượng thông số bước đi Từ đó chọn hướng triển khai

có tiềm năng và phù hợp với xu hướng chung trên thế giới Đồng thời, luận án chỉ ranhững hạn chế của các công trình nghiên cứu liên quan và đề ra giải pháp khắc phụcđược các hạn chế đó Mục tiêu của chương này là xác định được tầm quan trọng củathông số bước đi, xác định hướng triển khai phù hợp để xây dựng hệ thống đo thông

số bước đi, đề ra giải pháp khắc phục các hạn chế của các công trình nghiên cứuliên quan

1.1 Một số khái niệm về thông số bước đi

Một số khái niệm trong mục này được trích dẫn theo tài liệu “Hướng dẫn quytrình kỹ thuật chuyên ngành phục hồi chức năng” của Bộ Y tế [7] Trong đó, cácquy trình phục hồi chức năng có quy trình về tập dáng đi và tập với khung tập đi,các nghiệm pháp đi bộ liên quan trực tiếp đến việc ước lượng thông số bước đi củaluận án

Hoạt động đi (có nhiều hình thức khác nhau của nó như đi bộ, chạy, lênxuống cầu thang…) là một hoạt động điều hợp khéo léo và thăng bằng đạt đượctrong quá trình phát triển của cơ thể và có thể cải thiện nhờ tập luyện Hoạt động điliên quan đến các khớp và cơ nhưng không cần sự cố gắng một cách có ý thức nào

để thực hiện trừ khi các cơ, khớp bị tổn thương hoặc bị mất điều khiển

Khi đi, các thành phần cơ thể di chuyển theo một trật tự nhất định thích nghivới địa hình di chuyển, với không gian và với những bất trắc bên ngoài Tất cả các

cơ quan cảm giác đều liên quan đến hoạt động đi nên khi có bất cứ phần nào trong

hệ thống cảm giác bị mất kiểm soát đều có thể ảnh hưởng đến dáng đi

Giai đoạn chạm đất (thì chống)

Giai đoạn quay (thì đu đưa)

Giữa thì chống Đầu thì đu đưa Giữa thì đu đưaCuối thì đu đưa

Đầu thì chống

chân

Cuối thì chống

Một chu kỳ bước đi hoàn chỉnh được tính từ lúc một bàn chân chạm gót đếnlúc chạm gót tiếp theo như trong Hình 1.1 Trong đó, có hai thời điểm quan trọng làthời điểm chạm gót và thời điểm nhấc ngón chân Khoảng thời gian từ lúc chạm gótđến lúc nhấc ngón gọi là thì chống (giai đoạn chạm đất), lúc này chân chống đặttrên mặt đất để chống đỡ cơ thể Khoảng thời gian từ lúc nhấc ngón đến lúc chọngót tiếp theo gọi là thì đu đưa (giai đoạn quay), lúc này chân đối diện chống đỡ cơthể để chân này nhấc khỏi mặt đất và di chuyển tới trước

Hình 1.1 Chu kỳ bước chân (nguồn:[6])

Trong khi đi, các nhóm cơ tham gia vào hoạt động đi gồm:

- Các cơ đẩy là các cơ duỗi gối và háng, cơ gập mặt lòng bàn chân, gập

ngón chân,

- Các cơ đu quay là các cơ gập mặt lưng bàn chân, cơ gập và duỗi gối,

duỗi của ngón chân và cơ gập háng,

- Các cơ dạng, xoay trong, xoay ngoài khớp háng, gập bên và xoay thân

cũng hoạt động trong giai đoạn chuyển trọng lượng và cử động chậu.Nếu không có cử động thăng bằng của chậu trong cả hai cử động kéo

và xoay khớp háng, không thể có dáng đi đúng được,

- Các cơ xoay của thân trên và đầu cũng hoạt động, do vậy mặt và phần

thân trên duy trì hướng về phía trước Tầm độ hoạt động của mỗi nhóm

cơ này tuỳ thuộc trên độ dài và chiều cao của bước chân

Trong quá trình tập luyện phục hồi chức năng cần phải duy trì sức mạnh củanhững nhóm cơ liên quan để chúng hoạt động hiệu quả khi đi, đặc biệt là nhữngnhóm

cơ chịu sức nặng của chi Những nhóm cơ phụ của thân cũng phải được tập mạnh

và cũng cần chú ý sự đưa tay bình thường khi đi

1.2 Tầm quan trọng và ứng dụng của thông số bước đi

Thông số bước đi của con người phụ thuộc vào sự tác động lẫn nhau phứctạp của các bộ phận chính của hệ thần kinh, cơ xương và tim mạch [6] Nên khi có

sự tổn thương ở các hệ cơ quan này thì thông số bước đi cũng thay đổi theo [7] Dovậy việc đo thông số bước đi sẽ hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán sớm và theo dõi diễn biếncủa một số bệnh liên quan đến hệ thần kinh, cơ xương và tim mạch từ đó giúp đưa

ra phác đồ điều trị tốt nhất Những thay đổi trong thông số bước đi đặc biệt hữu íchcho việc tìm kiếm thông tin đáng tin cậy về diễn biến của các bệnh khác nhau: cácbệnh thần kinh như bệnh đa xơ cứng hoặc bệnh Parkinson; các bệnh toàn thân nhưbệnh tim mạch; di chứng từ đột quỵ và bệnh gây ra bởi lão hóa [8]

Hình 1.2 a) Dáng đi bình thường b) Dáng đi co cứng c) Dáng đi thất điều tiểu não

d) Dáng đi Parkinson e) Dáng đi hướng trước (nguồn:[6])

Cụ thể, tài liệu [6] đã liệt kê các chứng rối loạn dáng đi thông thường và nguyên nhân sinh ra như cơ xương khớp, thần kinh cơ (thần kinh ngoại biên), cột

sống, và rối loạn não Dựa vào các thông số bước đi hoàn toàn có thể phân biệtđược các chứng rối loạn dáng đi quan trọng khác nhau như: dáng đi co cứng, dáng

đi thất điều tiểu não, dáng đi Parkinson, dáng đi hướng trước Trong đó (xem Hình1.2):

- Dáng đi co cứng có độ rộng bước hẹp và bàn chân xoay vào trong,

- Dáng đi thất điều tiểu não có bước đi mở rộng và không đồng nhất,

- Dáng đi của người bị bệnh Parkinson có bước đi ngắn hẹp và thời gian

bước không đều,

- Dáng đi hướng trước có bước đi rất ngắn, rộng và không đều.

Bảng 1.1 Ứng dụng thông số bước đi (nguồn: [8])

Thông số bước đi Y tế Thể thaoLĩnh vựcNhận dạng

Thời gian đưa chân XThời gian chạm đất X

- Dáng đi thất điều tiểu não: do tổn thương tiểu não giữa, bán cầu tiểu

não, xơ cứng lan tỏa

- Dáng đi của người bị bệnh Parkinson: do sự thoái hoá tế bào thần kinh

- Dáng đi hướng trước: nguyên nhân vẫn chưa rõ ràng, chủ yếu liên quan

đến các yếu tố nguy cơ tim mạch, chẳng hạn như huyết áp cao vàcholesterol cao

Các thông số bước đi được ứng dụng trong y tế được thể hiện như trong Bảng1.1

[8] Những thông số bước đi được ứng dụng nhiều trong y tế như tốc độ bước,

độ dài bước chân, độ dài sải chân (xem Hình 1.3), góc bước, thời gian bước, độrộng bước…[12] Trong đó, tốc độ bước đi là dấu hiệu rất quan trọng và là mộtthước đo nhanh, đơn giản và đáng tin cậy cho các tiêu chí đánh giá sức khỏe [3],[4] Tốc độ bước đi được xem là dấu hiệu quan trọng thứ 6, việc kiểm tra tốc độbước đi cũng như việc thường xuyên theo dõi huyết áp, mạch, hô hấp, nhiệt độ và

các cơn đau [13]

Hình 1.3 Các thông số bước đi (nguồn:[6])

Theo tài liệu [9], tốc độ bước đi có thể cho thấy sức khỏe của một người vàđánh giá tốt về mức độ an toàn hoặc té ngã và các rủi ro Tốc độ bước đi biểu thịrằng một người có thể hoạt động độc lập hoặc phụ thuộc vào một người khác và yêucầu trợ giúp trong một số công việc hằng ngày Dựa vào tốc độ bước đi các bác sĩhoặc chuyên gia có thể đưa ra các đánh giá tình trạng sức khoẻ, lời khuyên cho bệnhnhân hoặc gia đình về các vấn đề liên quan đến sự hỗ trợ, nhập viện, nhu cầu phụchồi chức năng, thời điểm xuất viện và tiến trình phục hồi như trong Hình 1.4 vớimột điểm chú ý như sau:

- Về mức độ phụ thuộc và nhập viện: khi tốc độ bước đi nhỏ hơn 0,6

𝑚/𝑠 thì khả năng bị phụ thuộc vào người khác và yêu cầu hỗ

trợ trong các hoạt động sinh hoạt hằng ngày, nhiều khả năng nhập

viện Ngược lại, khi tốc độ bước đi lơn hơn 1 𝑚/𝑠 thì có thể

độc lập trong các hoạt động sinh hoạt hàng ngày và ít có khả năng

nhập viện

- Về cảnh báo nguy cơ té ngã: khi tốc độ bước đi bé hơn 1 𝑚/𝑠 thì

cần hỗ trợ để giảm nguy cơ té ngã

- Về địa điểm phục hồi chức năng: khi tốc độ bước đi bé hơn 0,2

𝑚/𝑠 thì cần điều trị tại các cơ sở điều dưỡng và phục hồi chức

năng, ngược lại có thể luyện tập phục hồi chức năng tại nhà

- Về tiến trình phục hồi chức năng: khi tốc độ bước đi bé hơn 0,4

𝑚/𝑠 thì người bệnh nên sử dụng khung tập đi trong nhà; khi

tốc độ bước đi lớn hơn 0,4 𝑚/𝑠 thì có thể đi ra bên ngoài nhưng

hạn chế; khi tốc độ bước đi lớn hơn 0,8 𝑚/𝑠 thì có thể tham gia

các hoạt động cộng đồng, khi tốc độ bước đi lớn hơn 1,2 𝑚/𝑠 thì

đảm bảo một người hoạt động hoàn toàn độc lập trong cộng đồng, đi

lại bình thường

Tốc độ bước đi phục vụ cho đánh giá trong tài liệu [9] có thể là tốc độ đi

bộ trung bình trong quãng đường dài hoặc được tính toán từ thời gian hoàn

thành các bài kiểm tra 10 𝑚 đi bộ hoặc 10 feet đi bộ,

Các bài kiểm tra đi bộ 10 𝑚 và đi bộ 6 phút cũng được sử dụng trong cácquy

trình phục hồi chức năng tại các bệnh viện và trung tâm phục hồi chức năng ở Việt

Nam Các bài kiểm tra này còn được dùng với thuật ngữ nghiệm pháp (hoặc thử

nghiệm) đi bộ 10 mét và nghiệm pháp đi 6 phút được bộ Y tế ban hành trong các

quyết định số 5737/QĐ-BYT ngày 22/12/2017 [10] và quyết định số 5623/QĐ-BYT

ngày 21/9/2018 [11] về việc hướng dẫn quy trình kỹ thuật phục hồi chức năng

Trong đó có chỉ định dùng cho các bệnh như đột quỵ não, chấn thương sọ não, xơ

cứng rải rác, chấn thương tuỷ sống, bệnh Parkinson, u não, các bệnh thần kinh có ở

trẻ em, người già ít vận động, các rối loạn do thần kinh, rối loạn tiền đình Khungđánh giá

tốc độ bước đi theo giới tính và lứa tuổi theo quy định của Bộ Y tế [10] như trongBảng 1.2.

Hình 1.4 Tốc độ bước đi liên quan đến sự phụ thuộc, nhập viện, nhu cầu phục

hồi chức năng, thời điểm xuất viện và tiến trình phục hồi (nguồn: [9])

Ngoài các bài kiểm tra đi bộ 10 mét, đi bộ 10 feet, đi 6 phút thì hiện nay trênthế giới có một số bài kiểm tra để xác định các thông bước đi như đi bộ 25 feet25FWT [21], thời gian đứng dậy và đi TUG [18], đi bộ 4 𝑚 4MWT [19],…Những bài kiểm tra này được thực hiện một cách thủ công với sự quan sát ghi chúcủa bác sĩ hoặc nhân viên y tế Hạn chế của việc này là dễ nhầm lẫn do sự chủ quan

từ bác sĩ và các yếu tố liên quan đến độ chính xác, độ phân giải [8] Do vậy, cầnphát triển các hệ thống ước lượng thông số bước đi cho người dùng để tạo kênhthông tin khách quan, chính xác hơn hỗ trợ bác sĩ trong quá trình đánh giá tình trạngsức khỏe Hơn nữa các hệ thống ước lượng thông số bước đi còn cung cấp nhiềuthông tin hơn hỗ trợ chẩn

đoán, giúp rút ngắn thời gian thực hiện các bài luyện tập, kiểm tra tiến trình phục hồichức năng cũng như giảm thiểu được số lỗi mắc phải do con người thực hiện [22].

Bảng 1.2 Tốc độ bước đi (m/s) theo giới tính và độ tuổi (nguồn: [10])

Cùng với sự phát triển của công nghệ, các cảm biến IMU ngày càng có kíchthước nhỏ gọn giá thành rẻ (khoảng 300 $ cho cảm biến IMU loại MTi-1 của hãngXsens) và có thể được ứng dụng vào việc xây dựng các hệ thống ước lượng thông

số bước đi Do hệ thống sử dụng IMU có khả năng hoạt động độc lập nên thườngkhông bị giới hạn phạm vi làm việc và được sử dụng linh hoạt Trong đề tài xâydựng những hệ thống ước lượng thông số bước đi có giá thành rẻ, linh hoạt vàkhông bị giới hạn phạm vi làm việc sử dụng cảm biến IMU nhưng vẫn đảm bảo độchính xác

1.3 Tiềm năng ứng dụng cảm biến IMU trong y tế

1.3.1 Giới thiệu

Tính năng nhận biết và phân tích chuyển động dựa trên cảm biến IMU đã trởnên phổ biến trong các thiết bị điện tử dân dụng cũng như công nghiệp Có rất nhiềuứng dụng về chẩn đoán và đo đạc y tế có thể khai thác các lợi thế từ việc kết hợp độ

chính xác của các thiết bị công nghiệp với tính cơ động và kinh tế của các thiết bịdân dụng [23], [24].

Đôi khi, khả năng nhận biết chuyển động của các hệ thống sử dụng trong lĩnhvực y tế cũng tương đương các hệ thống quân sự cao cấp Ví dụ như hoạt động địnhhướng chính xác, thường xuất hiện trong các ứng dụng cho phương tiện đường bộ,đường không và đường biển, đang dần được sử dụng nhiều hơn trong các ứng dụng

y tế từ dụng cụ phẫu thuật tới sử dụng robot Tuy nhiên, cho dù các yêu cầu về thiết

kế cho hệ thống định hướng trong phẫu thuật và cho các hệ thống định hướngtruyền thống trong các khí tài quân sự có nhiều điểm tương đồng, thì vẫn có nhữngyêu cầu đặc biệt khác phát sinh từ điều kiện hoạt động và khả năng vận hành trongmôi trường y tế

Bảng 1.3 Ứng dụng IMU trong y tế (nguồn [23], [24])

Gia tốc / Vị trí Hỗ trợ hô hấp nhân tạo Giám sát hoạt động

Giám sát hồi đáp sinh học

Độ nghiêng

Phát hiện bệnh nhân ngãGiám sát tư thế của giường bệnh hay của bệnh nhânGiám sát độ nghiêng của đầu và cổ bệnh nhân cùng với hệthống ống thở, ống truyền dinh dưỡng để tránh tắc nghẽn Giám sát huyết áp

Thiết bị chụp hìnhGóc / Tốc độ góc Máy quétDụng cụ phẫu thuật cơ bản

Bộ phận cơ thể giảGiao động Phát hiện rung giúp điều khiển kích thích não để cắt cơn rung cho các bệnh nhân Parkinson

Giám sát hao mòn thiết bịChấn động Bảo hành thiết bị giá trị cao

Ngày nay, các cảm biến gia tốc và cảm biến vận tốc góc được chế tạo bằngcông nghệ MEMS và có mặt trong rất nhiều loại thiết bị điện, điện tử Những cảmbiến dựa trên cơ chế quán tính, tiêu thụ ít điện năng, và có kích cỡ nhỏ như thế nàyrất có ích đối với bất kỳ ứng dụng nào có liên quan tới chuyển động, và thậm chívới những ứng dụng mà sự bất động là điều tối quan trọng Bảng 1.3 liệt kê một sốứng dụng y tế cụ thể sử dụng cảm biến IMU [23], [24].

1.3.2 Ưu thế của IMU trong y tế

Việc sử dụng các cảm biến IMU để hỗ trợ cho hoạt động ước lượng chuyểnđộng đã trở nên rất phổ biến Thông thường, cảm biến IMU được dùng kèm với cácthiết bị định hướng khác như GPS Do hệ thống GPS hoạt động dựa vào kết nối vớicác vệ tinh trên quỹ đạo nên khi kết nối này không ổn định thì các cảm biến IMU sẽđược sử dụng để tiếp tục định vị Các loại cảm biến khác như camera và cảm biến từtrường cũng có thể được dùng, tùy theo mục tiêu về hiệu năng hay điều kiện môitrường Mỗi loại cảm biến đều có những ưu và nhược điểm riêng Lúc này cảm biếnIMU có thể nâng cao độ chính xác của các loại cảm biến khác do không bị ảnhhưởng bởi cùng một loại nhiễu Ngoài ra cảm biến IMU có khả năng hoạt động độclập dựa vào quán tính mà không cần đến các hạ tầng bên ngoài như vệ tinh, từtrường, hay camera Các kiểu cảm biến chuyển động chính cùng với điểm mạnh,các hạn chế và khả năng ứng dụng trong y tế được liệt kê trong Bảng 1.4

Trong khi định vị dùng GPS có khả năng bị mất liên lạc vệ tinh và định vịdùng camera trong y tế cũng có khả năng bị chắn tầm nhìn thì các định vị dùng cảmbiến IMU có khả năng định vị độc lập Như vậy, cảm biến IMU có tiềm năng ứngdụng lớn hơn các loại cảm biến khác trong y tế

Một trong những ứng dụng y tế được liệt kê trong Bảng 1.3 có liên quan đếnviệc sử dụng các cảm biến IMU để tăng độ chính xác trong việc lắp khớp gối, khớphông nhân tạo nhằm giảm sai lệch của các khớp ghép xuống dưới 10 Hiện nay, cóđến hơn 95% các ca thay toàn bộ khớp gối chỉ dựa vào các kỹ thuật cơ khí thuần tuý

để lắp ghép với mức sai lệch đến 30 hoặc cao hơn

Bảng 1.4 Tiềm năng ứng dụng của cảm biến trong y tế (nguồn: [23], [24])

Kiểu cảm

GPS Tham chiếu gốc trongtoàn bộ quá trình định

hướng

Từ trường Không cần cơ sở hạ tầng Dễ bị nhiễu từ trường Hạn chế

Camera Trực quan Dễ bị chắn hướng nhìn Hạn chế

Quán tính Hoạt động độc lập Tham chiếu tương đốiso với điểm gốc tuỳ

chọn

Có

Dù cho dùng phương pháp cơ khí hay dùng camera để căn chỉnh thì vẫn cóxấp xỉ 30% số ca thay khớp gối bị lệch trục, nghĩa là có độ lệch lớn hơn 3º Nhữngtrường hợp này thường gây khó chịu và phải phẩu thuật lại Do vậy cần phải nângcao độ chính xác để việc phẩu thuật trở nên dễ dàng hơn, thời gian phẫu thuật ngắn,bệnh nhân dễ chịu hơn sau khi phẫu thuật Các IMU đã được chứng minh là có thểcải thiện được độ chính xác của việc thay khớp gối [23], [24]

Sự xuất hiện của các hệ thống cảm biến có độ chính xác cao và ổn định trongcác môi trường hoạt động khác nhau làm cho cảm biến IMU đang ngày càng được

sử dụng nhiều trong lĩnh vực y tế Những thiết bị sử dụng cảm biến IMU này có lợithế hơn so với các phương pháp hiện tại về các mặt như độ chính xác, mức tiêu thụnăng lượng, kích cỡ, dễ triển khai, và khả năng dự phòng

Trong luận án này hướng đến việc sử dụng cảm biến IMU để đo thông sốbước đi cho người dùng phục vụ cho quá trình chẩn đoán bệnh tật, tình trạng sứckhoẻ, tiến triển của bệnh nhân và tiến trình phục hồi chức năng

1.4Tổng quan tình hình nghiên cứu việc ứng dụng cảm biến IMU trong ước lượng thông số bước đi

Theo kết quả nghiên cứu của bài báo khảo sát về việc ứng dụng cảm biếnIMU để ước lượng thông số bước đi [25], thì thuật toán sử dụng cảm biến IMU

để ước

lượng thông số bước đi có thể chia thành 3 mô hình: mô hình trừu tượng, mô hìnhdáng đi và mô hình tích phân trực tiếp.

1.4.1 Mô hình trừu tượng

Thay vì tính toán tốc độ và các thông số bước đi dựa trên một mô hình vật lýthì mô hình trừu tượng không dựa vào các chi tiết của cơ chế sinh học về dáng đi

mà trừu tượng hoá hệ thống và xây dựng mô hình mối quan hệ giữa các tín hiệu củacảm biến với tốc độ cũng như thông số bước đi bằng việc xử lý số liệu

Vào năm 1995, một thuật toán ước lượng tốc độ bước đi sử dụng các mạngNơ-ron nhân tạo đã được đề xuất trong [26] với đầu vào là các tín hiệu đo của 04cảm biến gia tốc đặt trên lưng và hông của người dùng Việc xác định tốc độ đi bộcủa người dùng được thực hiện bằng cách so sánh dữ liệu của các cảm biến gia tốcvới tập 360 mẫu dữ liệu gia tốc đã được huấn luyện trước từ các thí nghiệm đi bộtrên máy chạy bộ Việc này đã đạt được sai số tối đa là 16% khi tiến hành thínghiệm đi bộ trên mặt đất

Một phương pháp tương tự cũng đã được ứng dụng trong [27] với mộtcảm biến gia tốc được đặt trên ngực của người dùng Các dữ liệu được sử dụng

để huấn luyện của thuật toán bao gồm việc đi và chạy bộ Mạng Nơ-ron sẽ nhậndiện hoạt động là đi hay chạy bộ mà áp dụng các tập dữ liệu tương ứng để ướclượng tốc độ đi hoặc chạy bộ Kết quả nghiên cứu được thể hiện bằng sai sốRMSE là 0,54 �𝑚/ℎ cho việc đi hoặc chạy bộ với tốc độ từ 4,7

�𝑚/ℎ đến 17,14 �𝑚/ℎ

Không giống như các nghiên cứu trên, tốc độ bước đi được ước lượng sử dụng

mô hình đa thức bậc ba của gia tốc trung bình từ hai đùi [28] Trước tiên một tậphợp đầy đủ các dữ liệu cảm biến gia tốc tương ứng với các tốc độ đi bộ khác nhauđược thu thập và huấn luyện Sau đó một mô hình đa thức xác định mối quan hệgiữa các giá trị gia tốc trung bình và tốc độ bước đi sao cho bình phương sai số lànhỏ nhất Mặc dù thời gian tính toán nhanh phù hợp với các ứng dụng thời gian thựcnhưng sai số của phương pháp này lớn với trung bình bình thương sai số là 1,76

�𝑚/ℎ tương ứng với tốc độ đi bộ từ 1 �𝑚/ℎ đến 13

�𝑚/ℎ

Các kết quả thí nghiệm của các công trình trên chứng minh rằng mô hìnhtrừu tượng để ước lượng tốc độ bước đi là khả thi Ưu điểm của phương pháp này làthuật toán khá đơn giản và thực thi nhanh rất thích hợp với các ứng dụng thời gianthực Ngoài ra, do phương pháp này không cần các mô hình toán học nên rất nhiềutín hiệu khác có thể đưa vào sử dụng mô hình trừu tượng, điều này cho phép đặtnhiều loại cảm biến tại các vị trí khác nhau Hạn chế của phương pháp này là yêucầu quá trình huấn luyện và độ chính xác của phương pháp phụ thuộc và số lượng

dữ liệu trong tập huấn luyện Nhìn chung phương pháp này có độ chính xác thấp vàkhó áp dụng cho nhiều đối tượng khác nhau

1.4.2 Mô hình dáng đi

Một số nghiên cứu ước lượng tốc độ bước đi thông qua độ dài sải chân Độdài sải chân được tính toán từ mô hình động học của chân được xác định bởi cáccảm biến IMU đặt trên hai chân

Các nghiên cứu ban đầu đã cố gắng áp dụng một mô hình dáng đi đơn giản

để hạn chế việc cấu hình cảm biến phức tạp và giảm quá trình tính toán Năm 1997,Miyazaki [29] đã đề xuất phương pháp ước lượng độ dài sải chân và tốc độ bước đi

sử dụng một cảm biến vận tốc góc gắn trên đùi và mô hình dáng đi đối xứng Trong

mô hình này, mỗi chân được xem là một đoạn đơn và hai chân được giả sử là cânđối Do vậy, hai đoạn chân và đoạn nối giữa hai gót chân tạo thành một tam giáccân Góc giữa hai chân được tính bằng cách tích phân vận tốc góc đo được từ cảmbiến vận tốc góc gắn trên đùi Từ đó khoảng cách giữa hai chân, gọi là độ dài bướcchân hay một nửa sải chân, được tính sử dụng tính chất tam giác cân Thí nghiệm đitrên mặt đất chỉ ra rằng đây là mô hình dáng đi đơn giản với sai số khoảng 15%

Trong [30], cũng mô hình mỗi chân được xem là đoạn đơn nhưng với cảmbiến vận tốc góc đặt trên cẳng chân Độ dài sải chân được tính theo mô hình con lắcvới một chân lắc qua lại quanh hông trong quá trình đi bộ Độ dài sải chân được tínhbằng tích của giới hạn góc quay và độ dài đoạn chân

Một phương pháp khác sử dụng mô hình một đoạn chân cũng được đề xuấttrong [31] Trong đó, sử dụng thêm một cảm biến gia tốc gắn trên cẳng chân dọctheo

cảm biến vận tốc góc Thuật toán sử dụng cùng phương pháp với thuật toán trongbài báo [30] nhưng cảm biến gia tốc được sử dụng để đo góc của đùi trước khi bắtđầu bước đi.

Trong [32], các thông số bước đi được ước lượng sử dụng thời điểm đổi chân(để xác định các tham số tạm thời) và hai cảm biến vận tốc góc Một mô hình dáng

đi hoàn chỉnh được sử dụng với việc tách biệt đoạn đùi và cẳng chân với giả sử haichân cân đối Trong phương pháp này, góc quay của cẳng chân và đùi được xác địnhbởi hai cảm biến vận tốc góc Một chu kỳ sải chân được chia thành giai đoạn chạmđất và giai đoạn quay sử dụng thời điểm đổi chân Khoảng cách dịch chuyển củamỗi giai đoạn được tính bằng phương pháp hình học sử dụng góc quay và độ dàiđoạn đùi và đoạn cẳng chân Thông qua các thí nghiệm khi đi bộ trên máy chạy bộ

và trên mặt đất, sai số RMSE chung là 0,06 𝑚/𝑠 (khoảng 6,7%) cho việcước lượng tốc độ bước đi và 0,07 𝑚/𝑠 (khoảng 7,2%) cho việc ước lượng

độ dài sải chân

Một mô hình dáng đi khác để ước lượng tốc độ bước đi được đề xuất trong[33] Ngoài việc gắn các cảm biến ở chân, sự chuyển dịch theo phương đứng củatrọng tâm được sử dụng để ước lượng tốc độ Chuyển động của trọng tâm nằm trênmặt phẳng đối xứng của cơ thể theo quỹ đạo cung tròn quanh bàn chân trong suốtgiai đoạn chạm đất Từ đó độ dài sải chân có thể được tính theo phương pháp hìnhhọc Kết quả thí nghiệm cho thấy sai số tối đa của phương pháp này khoảng 16%

Việc sử dụng các mô hình dáng đi và tín hiệu đo của cảm biến IMU để ướclượng tốc độ bước đi có ưu điểm với việc thiết lập cảm biến đơn giản và dễ sử dụng.Thứ nhất, với sự hỗ trợ của mô hình dáng đi, cảm biến IMU chỉ cần sử dụng đểcung cấp một số thông số đơn giản như góc cẳng chân/đùi [29]–[32] và sự chuyểndịch của trọng tâm [33] Do chỉ có một hoặc hai cảm biến được sử dụng nên sẽ hạnchế được việc xử lý vấn đề nhiễu của cảm biến như nhiễu trắng và nhiễu chậm thayđổi Thứ hai, không giống như phương pháp mô hình trừu tượng, mô hình dáng đidựa trên các nguyên lý vật lý nên không có những giai đoạn đặc biệt cần huấn luyệntrước trong các ứng dụng ước lượng tốc độ bước đi Tuy nhiên phương pháp nàycũng có những hạn chế Đó là độ chính xác phụ thuộc lớn vào sự chính xác của môhình và mô hình

trực tiếp ảnh hưởng đến độ phức tạp của thuật toán So sánh kết quả trong [32] và[29] thì sai số ước lượng tốc độ bước đi của các mô hình bước đi đơn giản khoảnggấp đôi so với sai số trong mô hình dáng đi phức tạp Việc nâng cao độ chính xácđòi hỏi quy trình tính toán phức tạp hơn nhiều [32] Hơn nữa các thông số ngườidùng như độ dài các khớp chân phải được xác định và đưa vào xây dựng mô hìnhdáng đi.

1.4.3 Tích phân trực tiếp

Trong những năm gần đây, nhiều nghiên cứu bắt đầu sử dụng mô hình tíchphân trực tiếp để ước lượng tốc độ bước đi Một thuật toán tích phân trực tiếp nóichung bao gồm các bước: định nghĩa thời điểm đầu và cuối của mỗi chu kỳ sảichân, xác định hướng của cả biến IMU trong hệ WCS, lọc ra gia tốc chuyển độngtrong hệ WCS dựa trên hướng tức thời của cảm biến IMU và loại bỏ gia tốc trọngtrường, tích phân gia tốc chuyển động trong hệ WCS từ thời điểm đầu đến cuối chu

kỳ sải chân để có được vận tốc tức thời của cảm biến IMU và độ dài sải chân tươngứng

Phương pháp tích phân trực tiếp phát triển theo hai hướng riêng biệt là phântích dáng đi và định vị cho người đi bộ Các nghiên cứu ban đầu sử dụng cảm biếnIMU gắn cố định trên cơ thể chủ yếu tập trung vào phân tích dáng đi Phương pháptích phân trực tiếp để ước lượng tốc độ bước đi được đề xuất lần đầu tiên trong [34]vào năm 2005 với một cảm biến IMU cố định trên mu bàn chân Lúc này vận tốccủa cảm biến IMU có thể xem là vận tốc của bàn chân Sự kiện bàn chân chạm đấtđược định nghĩa là thời điểm đầu của chu kỳ sải chân và được xác định từ dữ liệucảm biến vận tốc góc Một bước đặc biệt trong thuật toán là cập nhật vận tốc tại thờiđiểm bàn chân chạm đất ZUPT, xác định bởi hướng ban đầu của cảm biến IMU vàước tính độ lệch phép đo của cảm biến trong suốt chu kỳ sải chân Phương pháp nàyđạt được sai số RMES là 0,18 �𝑚/ℎ với thử nghiệm trên máy chạy bộ vớitốc độ từ 3 �𝑚/ℎ đến 6 �𝑚/ℎ

Trong [35], phương pháp tương tự cũng được sử dụng để ước lượng sự dịchchuyển của bàn chân cho hơn một chu kỳ sải chân Tuy nhiên, phương pháp này sửdụng đến hai cảm biến IMU cho hai bàn chân Một thuật toán kết hợp dữ liệu giữa

cảm biến đặt trên hai chân để giảm sai số ước lượng Mặt dù độ chính xác khôngđược

cải thiện đáng kể (sai số 10,1 ± 6,2%) nhưng đã giới thiệu một phương phápkết hợp thông tin có được từ nhiều cảm biến Điều này có tiềm năng trong việcnâng cao độ chính xác ước lượng tốc độ bước đi.

Cảm biến IMU gắn trên bàn chân là điểm thuận lợi để sử dụng cập nhậtZUPT, nhưng sự linh hoạt của khớp mắt cá chân lại gây nên mối lo ngại về ảnhhưởng của dáng đi bất thường trên dữ liệu cảm biến IMU Để tránh điều này, cảmbiến IMU đã được gắn phía bên của cẳng chân để ước lượng tốc độ bước đi vớiphương pháp tích phân trực tiếp [36] Lúc này, ZUPT không thể áp dụng trongtrường hợp này, thay vào đó điểm đầu và cuối của mỗi chu kỳ sải chân khi cẳngchân thẳng đứng (góc cẳng chân bằng không) đã được định nghĩa và áp dụng môhình con lắc ngược với giả định rằng vận tốc ban đầu của cảm biến bằng không Giảđịnh này dựa trên thực tế là trọng tâm được đặt tại điểm cao nhất và động năng đãchuyển thành thế năng lúc cẳng chân thẳng đứng Nghiên cứu này đạt được sai sốRMSE là 7% và 4% tương ứng với thí nghiệm đi trên máy chạy bộ và đi trên mặtđất

Các phương pháp trong [34]–[36] chỉ tập trung trong việc ước lượng tốc độbước đi trong mặt phẳng đối xứng của cơ thể Điều này phù hợp với hầu hết các tìnhhuống trong y sinh sử dụng tốc độ bước đi được đánh giá dọc theo một đường thẳngnhư bài kiểm tra 25FWT [21], 4MWT [19] và 10MWT [37]

Năm 2010, cảm biến IMU được gắn sau gót để ước lượng độ dài sảichân, tốc độ sải chân và góc quay trong không gian 3D [38] Trước tiên hướngcảm biến trong không gian 3D được biểu diễn bởi quaternion [39] Sau đó, giatốc chuyển động trong hệ WCS được tính toán dựa trên việc dùng hướng củacảm biến để loại bỏ gia tốc trọng trường khỏi giá trị đo của cảm biến gia tốc.Vận tốc trong 3D của bàn chân trong mỗi bước đi được tính bằng tích phân củagia tốc chuyển động Sau đó, vị trí trong 3D của bàn chân trong mỗi bước điđược tính bằng tích phân của vận tốc bàn chân Độ dài sải chân được xác địnhbằng khoảng cách giữa hai vị trí bàn chân chạm đất liên tiếp của một bàn chân.Sai số về độ dài sải chân và tốc độ sải chân ước lượng đạt được tương ứng là1,3 ± 6,8% và 1,5 ± 5,8%

Song song với các ứng dụng phân tích dáng đi thì cảm biến IMU cũng được

sử dụng trong định vị cho người đi bộ như là một giải pháp thay thế cho GPS Trong[40], một hệ thống định vị sử dụng cảm biến IMU đặt trên bàn chân đã được đềxuất Trong đó, cũng đã sử dụng biểu diễn quaternion để xác định hướng tức thờicủa cảm biến Nhìn chung quy trình ước lượng chuyển động là vị trí hiện tại đượcxác định bởi vị trí trước đó, đây chính là nguyên lý của thuật toán định vị quán tính.Sai số khoảng cách ước lượng nhỏ hơn 2%

Mô hình tích phân trực tiếp có ưu điểm là độ chính xác cao hơn các phươngpháp khác với nhiều thuật toán mới So với phương pháp mô hình trừu tượng và môhình dáng đi, thì phương pháp này dễ dàng sử dụng mà không cần phải thực hiệnquy trình huấn luyện phức tạp Việc gắn cảm biến IMU trên bàn chân hoặc cẳngchân là để thuận tiện cho việc sử dụng thông tin mặt đất tham chiếu cho thuật toán.Vấn đề còn tồn tại của phương pháp tích phân trực tiếp là việc xác định hướng củacảm biến và hiệu chỉnh sai số cảm biến Do việc sử dụng phương pháp tích phântrực tiếp sử dụng đơn độc cảm biến IMU trong việc ước lượng, đặc biệt khi bànchân được nhấc lên khỏi mặt đất, việc xác định hướng của cảm biến dựa nhiều vàoviệc đo vận tốc góc hoặc phương pháp biểu diễn góc như góc Euler, quanternion vàDCM Bên cạnh đó, thành phần nhiễu trắng và nhiễu chậm thay đổi phải được hiệuchỉnh một cách hợp lý trong quy trình ước lượng để đảm bảo độ chính xác Mộtcách hiệu chỉnh sai số phổ biến là sử dụng cập nhật ZUPT Nhiễu của cảm biếnđược đánh giá trong suốt khoảng thời gian bàn chân chạm đất ZVI của chu kỳ sảichân và được bù lại trong quá trình tính toán Với phương pháp tích phân trực tiếpthì việc giám sát quỹ đạo 3D cũng được thực hiện [38], [40]–[43] Không giống nhưcác ứng dụng phân tích dáng đi thì định vị cho người đi bộ yêu cầu ước lượng quỹđạo 3D dựa trên cảm biến IMU đơn thuần và độ chính xác ước lượng cao, có thểhoạt động trong thời gian dài Các thông số bước đi được trích xuất từ quỹ đạochuyển động của bàn chân Từ kết quả các bài báo cho thấy độ chính xác từ ứngdụng định vị cho người đi bộ có xu hướng tốt hơn ứng dụng phân tích dáng đi Mặt

dù hầu hết các nghiên cứu về dáng đi liên quan đến tuổi tác hoặc bệnh lý vẫn chỉquan tâm đến tốc độ bước đi dọc theo đường

thẳng nhưng khả năng giám sát quỹ đạo 3D chắc chắn mở rộng các ứng dụng củacảm biến IMU trong việc phân tích dáng đi.

Tóm lại, hướng định vị cho người đi bộ của mô hình tích phân trực tiếp có xuhướng cho sai số nhỏ nhất đồng thời cung cấp thông tin 3D cho phép mở rộng cácứng dụng của thông số bước đi trong y tế nên được sử dụng trong luận án Hướngđịnh vị cho người đi bộ sử dụng thuật toán hệ thống INS để ước lượng quỹ đạochuyển động 3D của cảm biến IMU và trích xuất thông số bước đi Trong đó, tậptrung vào việc nghiên cứu cảm biến IMU đặt trên bàn chân cho người dùng có khảnăng đi lại bình thường và IMU đặt trên khung tập đi cho người dùng cần hỗ trợ đilại, đặc biệt là người tập vận động phục hồi chức năng Lúc này, hệ thống INS sẽước lượng quỹ đạo chuyển động của cảm biến IMU gắn liền với bàn chân hoặckhung tập đi, từ đó các thông số bước đi của người dùng được trích xuất từ quỹ đạocủa cảm biến IMU

1.4.4 Tổng quan tình hình nghiên cứu ước lượng thông số bước đi sử

dụng IMU đặt trên bàn chân

Liên quan đến hướng nghiên cứu này, một hệ thống gồm một cảm biếnIMU và hai cảm biến lực được gắn dưới gót và dưới mũi bàn được đề xuất năm

2010 [41] Cảm biến lực được sử dụng để phát hiện thời điểm chạm đất của bànchân, đây là thời điểm bắt đầu của chu kỳ sải chân Sai số của việc ước lượng

độ dài sải chân đạt được cho bài 10MWT là 34,1 ± 2,7 𝑚𝑚tương đương với 3,4% (với độ dài sải chân trung bình là 1 𝑚)

Mặc dù quy trình ước lượng tương tự như trên nhưng trong [42] sử dụng biểudiễn DCM để xác định hướng của cảm biến IMU gắn trên bàn chân Phương phápnày đạt được sai số ước lượng khoảng cách đi bộ là 2% Một số hệ thống sử dụngtích phân trực tiếp cho định vị người đi bộ được thể hiện trong [44]–[46] Nhữngcông trình này thuộc nhóm phương pháp ước lượng vị trí và hướng bàn chân sửdụng cảm biến IMU và các cảm biến phụ trợ để ước lượng thông số bước đi [47].Trong công trình [44] sử dụng một cảm biến IMU và một camera gắn trên bàn chân.Trong đó, camera được sử dụng để đọc các điểm đánh dấu trên mặt đất nhằm cập

nhật vị trí và hướng của bàn chân Hệ thống đạt được sai số rất thấp là 1,99

𝑚𝑚 cho sải chân trung